零售业商业模式创新影响因素实证分析

周颖

内容摘要：基于我国零售业的发展现状，本文对我国零售业商业模式创新的影响因素进行了实证分析。结果表明：企业文化、集体学习能力和供应链变化促进了零售业商业模式的创新;IT基础使得企业的互联网平台实现了高速发展，进而带动了零售业发展;社会经济的不断发展和技术创新均对零售业商业模式的创新形成了正面推动作用。

关键词：零售业   商业模式创新   影响因素

商业模式创新理论基础

价值链理论。为了符合时代的发展规律，所有企业都在其产品的研发、制造、营销以及售后等环节进行创新，企业所采取的一系列措施可以用企业价值链来表示，每一个环节均对整体价值链造成一定程度的影响，且这些措施之间又存在着复杂的关联性，所有企业所采取的创新措施构成一个企业创造价值的运行系统，这就是所谓的企业价值链理论。所有企业活动可以划分为基础和辅助活动两种，其中基础活动包括企业的后台管理、车间生产、产品的仓储、商品销售以及售后服务等方面;辅助活动主要由市场开发、原材料选购、员工管理以及企业文化创新等方面构成。

资源理论基础。商业模式的创新是企业员工、工会、基础设施以及互联网平台相互配合共同作用的结果，是企业生产能力以及创造价值的重要前提。企业深厚的文化内涵和生产经验可以使得企业在发展和运营过程中将创新结果顺利地应用到生产制造中，因此，企业若想将创新的成果转化为生产模式，则需要提高广大员工的职业素养和文化水平。企业提高员工职业素养和文化的宗旨是激发企业的潜在力量，进而提升员工的工作效率和企业运行速度。

实证分析

（一）问卷设计

由于与商业模式相关的数据不能从各大经济网站所发布的资料中获取，因此，基于对相关文献的研究和对我国经济发展现状的分析，本文通过问卷调查的方式来对零售业商业模式的创新影响进行研究。本研究所设计的调查问卷共划分为三个方面，其中问卷的第一部分是对企业信息进行调查，二、三部分为本文经过调查之后的所统计的测量表。调查问卷中所制作的统计表均引用相对成熟文献中的量表，在对该量表进行完善和检验后，可以确保本文的统计结果具有较高的真实性和可靠性。本文参照大量研究文献的研究成果，对外界因素的变量测度进行统计，具体内容如表1所示。

（二）数据收集

1.选取调查样本。本文将零售业作为研究对象，针对零售业商业模式创新的影响因素以及对零售业商业模式的影响程度展开研究，本研究主要对我国零售业如家乐福、华润万家、苏宁电器等企业进行研究，对这些企业的员工进行问卷调查。由于本文所调查的内容主要涉及零售业商业模式的创新影响因素，因此，调查问卷的主要针对人群是企业的中、高级管理人员。

2.调查问卷的处理。通过研究大量的相关文献可以发现，以往对企业商业模式创新的研究多数是将一个企业的职员作为研究样本，所研究的样本之间关联性较大，代表性相似，进而导致调查结果的真实性较低，不能全面探索出我国零售业商业模式创新的影响因素。鉴于此，本文选取多家零售业企业作为研究对象，调查问卷的主要发放对象为企业的中、高层员工，这类人群更能反映出企业发展的真实情况，更具有代表性。为了使得所发放的调查问卷质量更高，本文采用企业员工当面填表和网页填写的方式来进行数据收集。同时，为了确保所收集数据的时效性，本次问卷调查采取不记名的形式，并对所有调查员工解释本次调查目的是用于科学研究，承诺不對个人信息造成任何不良影响。

本次所发放的调查问卷共有160份，其中包含网络调查问卷140份，现场进行员工填写的纸质版问卷20份。有效回收调查问卷为142份，回收率达到88.7%，其中无效的调查问卷为21份，最终得到的有效调查问卷为121份，有效回收率为75.6%。

3.数据样本的阐述。表2为本文调查的数据样本信息。通过表2内容可知，参与调查的人群中男性为71人，女性为47人，男性和女性的占比分别为60.17%和39.83%;调查的人群中本科学历的职工占比最多，为60人，占调查总人数的50.85%，其次为硕士及以上学历，人数为38人，占调查总人数的32.20%，专科人数为17人，占总人数的比重为14.41%，高中及以下学历的调查员工人数最少，为3人，占比为2.54%，可以看出参与调查的人员的文化水平较高;参与调查的员工中年龄处于30岁到40岁之间的人数最多，为49人，占总人数的41.53%，年龄在40到50岁之间的员工人数次之，为36人，占总人数的比重为30.51%，年龄处于20到30岁以及50岁以上的员工人数分别为19和14人，占总调查人数的16.10%、11.86%，可以看出企业员工年龄整体偏向于年轻化;在员工的职位方面，中级管理人员人数最多为70人，占总调查人数的59.32%，高级管理人员为33人，占总调查人数的27.97%，普通员工和基层管理人员分别为8人和7人，占总调查人数的6.78%、5.93%。通过总体的调查样本可以看出，本次所调查的对象具有代表性，覆盖范围较广。

4.变量描述性统计分析。描述性统计能够对所有调查对象进行阐述。鉴于此，本文对各个变量的平均值和标准差进行统计，同时，为了更加全面反映对本商业模式创新的影响因素和各个变量对商业模式创新的作用效果，本文对自变量与因变量通过以下几项进行平均值和标准差计算，具体变量描述性统计结果如表3所示。

（三）假设检验

1.相关性分析。本文选用V1～V7分别表示零售业的技术创新、集体学习能力、企业文化等七个变量，表4为该7个变量之间的关系统计结果。通过表4可以看出，企业的技术创新与商业模式创新之间的相关性较高，相关系数为0.822，顾客需求与商业模式创新之间的相关系数为0.831，环境变迁、企业文化与商业模式创新之间的相关系数分别为0.726和0.762，企业的基体学习能力、IT基础与商业模式创新之间的相关系数分别为0.617和0.779，供应链优化与商业模式创新的相关系数为0.741，所有调查变量均处于10%显著水平。

为了深入分析不同变量之间的相关程度，本文针对自变量与商业模式创新的四个维度进行相关性分析，具体统计结果见表5所示。通过表5可以得出，企业文化、技术创新等7个变量与企业商业模式创新的每个维度之间均呈现出显著的相关性，且显著性水平均为5%。这为本文进一步对各个变量进行回归分析做了铺垫。

2.回归分析。基于对所有变量与企业商业模式创新的每个维度之间的显著性关系的分析结果，本文进一步对每个变量之间的因果关系进行检验。具体检验结果如表6所示。通过表6分析结果可以看出，环境变迁、顾客需求与技术进步三者与企业商业模式创新之间的标准化回归系数分别为0.226、0.425和0.486，三者的回归系数都为正，且其显著水平均为1%，这说明三者都促进了商业模式的创新。通过对环境变迁、顾客需求与技术进步与商业模式之间的F值计算结果可以看出，三者对商业模式的阐述程度为76.5%，这进一步说明环境变迁、顾客需求与技术进步对商业模式的创新具有积极影响。

表7统计结果分析表明，外界因素对价值网络的回归分析结果分别为0.362、0.174和0.458，F值的检验结果为13.536，说明三个变量对商业模式创新的影响程度均较高。环境变迁、顾客需求和技术进步在企业价值实现维度的回归系数分别为0.238、0.354以及0.411，F值的计算结果为20.170，且处于5%显著水平;在价值维护维度，三者对商业模式创新的回归系数分别为0.233、0.232和0.245，可决系数为0.482。三个变量与商业模式创新之间的回归分析结果均处于1%显著水平，这说明所选取的变量符合对商业模式创新影响因素的实证分析标准。

基于以上分析结果，本文进一步就内部因素对商业模式创新的影响进行回归分析，具體分析结果如表8所示。通过表8分析结果可以看出，集体学习能力对商业模式创新的标准化回归系数为0.347，企业文化对商业模式创新的标准化回归系数为0.441，IT基础对商业模式创新的标准化回归系数为0.453，供应链变化对商业模式创新的标准化回归系数为0.302，且影响的显著水平均为1%，说明四者均促进了企业商业模式的创新。同时，通过回归分析结果可以看出，四个变量对商业模式创新的可决系数为0.784，其变异水平为78.4%，这说明集体学习能力、企业文化、IT基础以及供应链变化符合对商业模式创新的实证分析标准。

（四）假设检验结果

本文采用相关性分析和回归分析法对零售业商业模式创新影响因素进行了实证分析，本文所假定的7个变量的具体检验结果如表9所示。

案例检验——来自零售业企业安利的验证

1992年，安利（中国）日用品有限公司在广州建立，安利是一家大型的中外合资企业，自公司实行新的营销方式以来，安利（中国）逐渐在我国31个省市区建立了270余家的营销店铺。同时，安利（中国）还将全国各地的产品销售人员转型成了安利（中国）的授权经销商，经销商根据自身的经营理念来开展多样化的商品销售，这对安利（中国）全面开拓中国市场具有积极影响，为公司在全国范围内构建产品销售网奠定基础。

在安利（中国）日用品有限公司的发展过程中，其遵循两个运营规律：第一，借助传统经营优势，结合中国经济发展特点和消费者购买倾向，制定具有地区特色的销售机制;第二，随时对企业员工进行职业素养的培训，保持企业员工的工作活力，激发员工潜在的工作能力。与此同时，安利（中国）根据世界经济发展形势来及时调整企业结构，进而最大限度缩小外界因素对企业发展的负面影响，不断进行技术创新，为企业的稳步发展注入新鲜活力。

参考文献：

1.徐宝勤.新经济背景下零售业态的变革与创新[J].商业经济研究，2017（19）

2.高凯.“互联网+”时代传统零售业商业模式创新路径[J].企业经济，2017，36（5）

3.李飞，米卜，刘会.中国零售企业商业模式成功创新的路径——基于海底捞餐饮公司的案例研究[J].中国软科学，2013（9）

4.李子文，刘向东.中国零售业全要素生产率演进及分解[J].商业研究，2017（7）

5.李飞，贾思雪，王佳莹.中国零售企业商业模式创新要素及路径——基于胖东来的案例研究[J].技术经济，2015，34（1